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Trois détecteurs de nouveauté

Vous avez désormais assez d’éléments pour tester quelques détecteurs d’anomalies sur le jeu de données d’arythmie. Pour évaluer leurs performances, vous allez les entraîner sur un jeu d’entraînement sans étiquettes, puis comparer leurs prédictions à la vérité terrain sur les données de test en utilisant leur méthode .score_samples(). Cette fois, vous devrez importer les détecteurs dans le cadre de l’Exercice, mais les données X_train, X_test, y_train, y_test sont préchargées comme d’habitude.

Cet exercice fait partie du cours

Concevoir des workflows de Machine Learning en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm

# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)
Modifier et exécuter le code